Data from: Genome-wide analysis reveals associations between climate and regional patterns of adaptive divergence and dispersal in American pikas
Notice bibliographique
Résumé
<b>Abstract</b><br/><p>Understanding the role of adaptation in species responses to climate change is important for evaluating the evolutionary potential of populations and informing conservation efforts. Population genomics provides a useful approach for identifying putative signatures of selection and the underlying environmental factors or biological processes that may be involved. Here, we employed a population genomic approach within a space-for-time study design to investigate the genetic basis of local adaptation and reconstruct patterns of movement across rapidly changing environments in a thermally-sensitive mammal, the American pika (<i>Ochotona princeps</i>). Using genotypic data at 49,074 single nucleotide polymorphisms (SNPs), we analyzed patterns of genome-wide diversity, structure, and migration along three independent elevational transects located at the northern extent (Tweedsmuir South Provincial Park, British Columbia, Canada) and core (North Cascades National Park, Washington, USA) of the Cascades lineage. We identified 899 robust outlier SNPs within- and among-transects. Of those annotated to genes with known function, many were linked with cellular processes related to climate stress including ATP-binding, ATP citrate synthase activity, ATPase activity, hormone activity, metal ion-binding, and protein-binding. Moreover, we detected evidence for contrasting patterns of directional migration along transects across geographic regions that suggest an increased propensity for American pikas to disperse among lower elevation populations at higher latitudes where environments are generally cooler. Ultimately, our data indicate that fine-scale demographic patterns and adaptive processes may vary among populations of American pikas, providing an important context for evaluating biotic responses to climate change in this species and other alpine-adapted mammals.</p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».